PDFChatto는 PDF를 인터랙티브한 지식 출처로 변환하는 혁신적인 도구입니다. PDF를 간단히 업로드함으로써 사용자는 문서와 즉시 대화에 참여하고 질문을 하거나 연구를 수행하거나 내용을 탐색할 수 있습니다. AI는 실시간으로 명확하고 간결한 답변을 제공하며 심지어 응답을 소리내어 읽는 것도 가능합니다. 학생, 연구자, 교육자, 법률 전문가 및 평생 학습자에게 이상적인 PDFChatto는 PDF 문서에서 통찰력과 정보를 추출하는 것을 그 어느 때보다 쉽게 만들어 줍니다.

RAGENT는 다양한 도구와 데이터 소스와 상호작용할 수 있는 자율 AI 에이전트를 만들기 위해 설계되었습니다. 내부적으로 검색 강화 생성을 이용해 로컬 파일이나 외부 소스에서 관련 컨텍스트를 가져오고, 이를 바탕으로 OpenAI 모델로 응답을 생성합니다. 개발자는 웹 검색, Selenium을 활용한 브라우저 자동화, 파일 읽기/쓰기, 안전한 샌드박스 내 코드 실행, 이미지 텍스트 추출 OCR 도구를 추가할 수 있습니다. 이 프레임워크는 대화 메모리를 관리하고, 도구 간 조정을 담당하며, 커스텀 프롬프트 템플릿도 지원합니다. RAGENT를 통해 팀은 문서 Q&A, 연구 자동화, 콘텐츠 요약, 엔드투엔드 워크플로우 자동화를 빠르게 프로토타입할 수 있습니다.

LangGraph Cookbook은 워크플로우를 유도 그래프로 표현하여 정교한 AI 에이전트를 구축하기 위한 바로 사용할 수 있는 레시피를 제공합니다. 각 노드는 프롬프트, 도구 호출, 데이터 커넥터 또는 후처리 단계 등을 캡슐화할 수 있습니다. 레시피는 문서에 대한 질문 답변, 요약, 코드 생성, 다중 도구 조정 등 작업을 다루며, 개발자는 이러한 패턴을 연구하고 적응시켜 사용자 맞춤 LLM 기반 애플리케이션의 신속한 프로토타입 제작, 모듈화, 재사용성, 실행 투명성을 향상시킬 수 있습니다.

LLM Agents Example은 Python으로 AI 에이전트를 구축할 수 있는 실습용 코드 베이스를 제공합니다. 커스텀 도구(웹 검색, WolframAlpha를 통한 수학 해결, CSV 분석, Python REPL)를 등록하고, 채팅 및 검색 기반 에이전트 생성, 벡터 저장소와 연결하여 문서 질문 응답을 시연합니다. 이 저장소는 대화 기억 유지, 도구 호출의 동적 분배, 복수의 LLM 프롬프트를 연결하여 복잡한 작업을 해결하는 패턴을 보여줍니다. 사용자는 서드파티 API 통합, 에이전트 워크플로우 구성 및 새 기능 확장 방법을 배워 개발자 실험과 프로토타이핑에 활용할 수 있습니다.

ChatPDF는 사용자가 어떤 PDF 문서와도 대화할 수 있도록 설계된 사용자 친화적인 플랫폼입니다. 문서를 업로드함으로써 사용자는 질문을 하고 정확한 답변을 받을 수 있어 학술 연구, 전문 업무 등 다양하게 활용할 수 있습니다. ChatPDF는 여러 쿼리 라운드를 지원하며, 문서의 특정 부분을 목표로 하여 답변이 철저하게 인용되어 신뢰성을 보장해줍니다.